Project R-15839

Het benutten van generatieve AI voor geïntegreerde analyse en reconstructie van verkeersongevallen (Onderzoek)

Onderzoek na een ongeval helpt om de grondoorzaken te bepalen om toekomstige incidenten te voorkomen. Factoren zoals menselijke fouten, wegomstandigheden en omgevingsfactoren spelen een rol. Nauwkeurige analyse vereist uitgebreide gegevensverzameling, waaronder voertuigbewegingen, ooggetuigenverslagen en politieaangiften. Ongevallenreconstructie helpt om incidenten opnieuw te creëren met behulp van methoden zoals numerieke modellering, simulaties en crashgegevens. Traditionele methoden hebben last van beperkingen zoals handmatige verwerking en subjectiviteit. Deze studie integreert Generative AI en Multimodal Large Language Models (MLLM's) voor nauwkeurigere ongevalsreconstructie en -analyse. MLLM's combineren tekstuele en visuele gegevens en bouwen voort op transformerarchitectuur met een aandachtsmechanisme. Door middel van pre-training en domeinspecifieke fine-tuning verbeteren ze de efficiëntie en verlagen ze de kosten. In deze studie worden gegevens verzameld van de politie en verzekeraars, gevolgd door datafusie en fine-tuning van open-sourcemodellen. De ontwikkelde tool, geëvalueerd via statistische en machine learning-metrieken, ondersteunt uiteindelijk de autoriteiten en verzekeraars bij ongevalsanalyse en veiligheidsverbeteringen.

19 juni 2025 - 30 juni 2028